Percées et impacts de la technologie de génération vidéo par IA
Récemment, l'un des changements les plus remarquables dans le domaine de l'IA est la percée majeure de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une génération de vidéos à partir d'un texte unique à une capacité de génération en chaîne complète intégrant texte, images et audio. Cette avancée a apporté de nombreux cas techniques remarquables.
Le cadre EX-4D open source d'une entreprise technologique peut convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à perspective libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie permet à une vidéo à perspective unique de présenter un effet de vision à plusieurs angles, simplifiant considérablement le travail qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Une autre entreprise a lancé la plateforme "Hui Xiang" qui prétend pouvoir transformer une seule image en une vidéo de "qualité cinématographique" de 10 secondes. Bien que son efficacité réelle reste à vérifier, cette fonctionnalité démontre sans aucun doute le potentiel de la génération vidéo par IA.
À l'échelle internationale, la technologie Veo développée par un célèbre institut de recherche en IA a permis la génération synchronisée de vidéos 4K et de sons d'ambiance. Cette technologie surmonte le défi de la synchronisation audio-visuelle dans des scènes complexes, par exemple en faisant correspondre parfaitement les mouvements de marche à l'écran avec les bruits de pas.
De plus, la technologie ContentV d'une certaine plateforme de vidéos courtes, grâce à un modèle de 8 milliards de paramètres, peut générer une vidéo en 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de seulement 3,67 yuan/5 secondes. Bien qu'il y ait encore de la place pour des améliorations dans le traitement des scènes complexes, le contrôle des coûts est déjà assez impressionnant.
Ces avancées technologiques ont une valeur et une signification importantes en termes de qualité vidéo, de coût de génération et de cas d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération vidéo multimodale augmente de manière exponentielle. Elle doit non seulement traiter des millions de pixels, mais aussi garantir la cohérence temporelle de centaines de frames, tout en tenant compte de la synchronisation audio et de la cohérence spatiale en 3D.
Actuellement, cette tâche complexe peut être réalisée grâce à la décomposition modulaire et à la collaboration de grands modèles. Par exemple, la technologie EX-4D décompose la tâche en plusieurs modules tels que l'estimation de profondeur, la conversion de perspective, l'interpolation temporelle et l'optimisation du rendu, chaque module se concentrant sur une tâche spécifique et coopérant entre eux via un mécanisme de coordination.
En termes de coûts, l'optimisation de l'architecture d'inférence a joué un rôle clé. Cela inclut des techniques telles que des stratégies de génération hiérarchiques, des mécanismes de réutilisation du cache et une allocation dynamique des ressources. Ces mesures d'optimisation ont conjointement contribué à la génération de vidéos à faible coût, comme avec ContentV.
Ces avancées technologiques ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La production vidéo traditionnelle nécessite généralement un grand nombre d'équipements, d'espaces, d'acteurs et de post-production, ce qui entraîne des coûts élevés. La technologie AI simplifie ce processus en le réduisant à l'entrée de mots-clés et à une courte attente, tout en permettant d'atteindre des angles et des effets spéciaux difficiles à réaliser par la méthode traditionnelle. Cette transformation pourrait redéfinir l'ensemble de l'écosystème économique des créateurs.
Le développement de ces technologies d'IA Web2 a également ouvert de nouvelles opportunités pour l'IA Web3 :
Le changement de la structure de la demande en puissance de calcul crée des opportunités pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, et pourrait également augmenter la demande pour des modèles de réglage fin distribués, des algorithmes et des plateformes d'inférence.
L'augmentation de la demande en annotation de données pourrait inciter des professionnels (comme des photographes, des ingénieurs du son, des artistes 3D, etc.) à fournir des matériaux de données de haute qualité, renforçant ainsi la capacité de génération de vidéos par l'IA.
Le développement de la technologie AI vers une collaboration modulaire crée de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées.
À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cercle vertueux auto-renforçant, favorisant la profonde intégration des scénarios Web3 AI et Web2 AI.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
8 J'aime
Récompense
8
4
Partager
Commentaire
0/400
ponzi_poet
· Il y a 17h
Je te demande si tu entres dans une position ou pas, l'IA a récemment explosé.
Voir l'originalRépondre0
ser_we_are_early
· Il y a 17h
Ceux qui comprennent savent que la technologie future est vraiment folle.
Voir l'originalRépondre0
RooftopVIP
· Il y a 17h
Cette vague d'IA est vraiment bull.
Voir l'originalRépondre0
ApeWithAPlan
· Il y a 17h
Jouer à l'IA, c'est vraiment APE, combien de pigeons sont pris pour des idiots et continuent à l'être.
Les percées de la technologie de génération vidéo par IA redéfinissent l'écosystème créatif et les nouvelles opportunités du Web3.
Percées et impacts de la technologie de génération vidéo par IA
Récemment, l'un des changements les plus remarquables dans le domaine de l'IA est la percée majeure de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une génération de vidéos à partir d'un texte unique à une capacité de génération en chaîne complète intégrant texte, images et audio. Cette avancée a apporté de nombreux cas techniques remarquables.
Le cadre EX-4D open source d'une entreprise technologique peut convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à perspective libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie permet à une vidéo à perspective unique de présenter un effet de vision à plusieurs angles, simplifiant considérablement le travail qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Une autre entreprise a lancé la plateforme "Hui Xiang" qui prétend pouvoir transformer une seule image en une vidéo de "qualité cinématographique" de 10 secondes. Bien que son efficacité réelle reste à vérifier, cette fonctionnalité démontre sans aucun doute le potentiel de la génération vidéo par IA.
À l'échelle internationale, la technologie Veo développée par un célèbre institut de recherche en IA a permis la génération synchronisée de vidéos 4K et de sons d'ambiance. Cette technologie surmonte le défi de la synchronisation audio-visuelle dans des scènes complexes, par exemple en faisant correspondre parfaitement les mouvements de marche à l'écran avec les bruits de pas.
De plus, la technologie ContentV d'une certaine plateforme de vidéos courtes, grâce à un modèle de 8 milliards de paramètres, peut générer une vidéo en 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de seulement 3,67 yuan/5 secondes. Bien qu'il y ait encore de la place pour des améliorations dans le traitement des scènes complexes, le contrôle des coûts est déjà assez impressionnant.
Ces avancées technologiques ont une valeur et une signification importantes en termes de qualité vidéo, de coût de génération et de cas d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération vidéo multimodale augmente de manière exponentielle. Elle doit non seulement traiter des millions de pixels, mais aussi garantir la cohérence temporelle de centaines de frames, tout en tenant compte de la synchronisation audio et de la cohérence spatiale en 3D.
Actuellement, cette tâche complexe peut être réalisée grâce à la décomposition modulaire et à la collaboration de grands modèles. Par exemple, la technologie EX-4D décompose la tâche en plusieurs modules tels que l'estimation de profondeur, la conversion de perspective, l'interpolation temporelle et l'optimisation du rendu, chaque module se concentrant sur une tâche spécifique et coopérant entre eux via un mécanisme de coordination.
En termes de coûts, l'optimisation de l'architecture d'inférence a joué un rôle clé. Cela inclut des techniques telles que des stratégies de génération hiérarchiques, des mécanismes de réutilisation du cache et une allocation dynamique des ressources. Ces mesures d'optimisation ont conjointement contribué à la génération de vidéos à faible coût, comme avec ContentV.
Ces avancées technologiques ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La production vidéo traditionnelle nécessite généralement un grand nombre d'équipements, d'espaces, d'acteurs et de post-production, ce qui entraîne des coûts élevés. La technologie AI simplifie ce processus en le réduisant à l'entrée de mots-clés et à une courte attente, tout en permettant d'atteindre des angles et des effets spéciaux difficiles à réaliser par la méthode traditionnelle. Cette transformation pourrait redéfinir l'ensemble de l'écosystème économique des créateurs.
Le développement de ces technologies d'IA Web2 a également ouvert de nouvelles opportunités pour l'IA Web3 :
Le changement de la structure de la demande en puissance de calcul crée des opportunités pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, et pourrait également augmenter la demande pour des modèles de réglage fin distribués, des algorithmes et des plateformes d'inférence.
L'augmentation de la demande en annotation de données pourrait inciter des professionnels (comme des photographes, des ingénieurs du son, des artistes 3D, etc.) à fournir des matériaux de données de haute qualité, renforçant ainsi la capacité de génération de vidéos par l'IA.
Le développement de la technologie AI vers une collaboration modulaire crée de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées.
À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cercle vertueux auto-renforçant, favorisant la profonde intégration des scénarios Web3 AI et Web2 AI.